ARCHIVE
TVING에서 클라우드 엔지니어, SRE, FinOps 엔지니어로 일하고 있다. 올해 Datadog에서 진행하는 Datadog Champion 프로그램의 첫 기수, 2026 코호트의 한 명으로 선정되었다.링크드인에는 진작에 올렸지만,이 글에서는 Datadog Champion이 어떤 프로그램인지, 어떤 계기로 선정되었는지, 그리고 앞으로 무엇을 하고 싶은지를 정리한다.Datadog Champion이란Datadog은 클라우드 환경의 모니터링과 보안을 제공하는 글로벌 기업으로, 매년 사용자들이 모이는 컨퍼런스 ’DASH’를 개최한다.Datadog에는 2023년부터 ’Datadog Ambassador’라는 제도가 있었다. 블로그 글, 컨퍼런스 발표, 오픈소스 기여, 사용자 그룹 운영 등을 통해 Datadog의 ..
나는 기독교인이다. 교회에서 집사 직분도 받았다.그러면서 컴퓨터공학을 전공했고, 15년 넘게 IT 엔지니어로 일하고 있다.굳이 이 이야기를 먼저 하는 이유는 《무신론자를 위한 종교》를 읽으면서 이 두 가지가 계속 부딪혔기 때문이다.하나는 신앙을 가진 사람으로서의 생각이고, 다른 하나는 오랫동안 시스템을 만들고 운영해온 사람으로서의 생각이다.사실 제목부터 좀 이상하다.무신론자를 위한 '종교'라니. 알랭 드 보통은 무신론자인데 종교를 없애자고 하지 않는다. 오히려 신을 믿지 않더라도 종교가 오랫동안 해온 일 중에 가져올 만한 것들이 꽤 많다고 이야기한다.처음에는 조금 불편하기도 했다.나는 기독교인이니까.예배나 기도, 교회 공동체를 인간의 필요에 의해 만들어진 기능처럼 바라보는 것 자체가 내 신앙의 관점과는 ..
Docker 이미지 크기는 Kubernetes Pod 시작 속도에 얼마나 영향을 줄까? 동일한 Go 앱을 Alpine, Debian Slim, Distroless로 빌드해 cold와 warm 시작 시간을 총 60회 측정했다.Docker 이미지는 작을수록 좋다는 말을 자주 듣는다. 전송할 데이터와 저장 공간이 줄고, Kubernetes가 이미지를 내려받는 시간도 짧아지기 때문이다. 그렇다면 이미지가 10배 작아지면 Pod도 10배 빨리 준비될까?테스트에는 동일한 Go HTTP 서버와 바이너리를 사용했다. 런타임 이미지만 Alpine 3.24, Debian 13 trixie-slim, Distroless static-debian13으로 변경해 비교했다.먼저 결론부터 정리하면 다음과 같다.이 실험에서 이미지 ..
석사과정에서 읽었던 스튜어트 러셀과 피터 노빅의 『인공지능: 현대적 접근방식』에는 에이전트를 한 장에 걸쳐 설명하는 부분이 있다. 당시에는 인공지능의 기본 구조를 정리한 이론으로 읽었다. 최근 에이전틱 AI라는 용어를 자주 접하면서 이 책의 2장, “Intelligent Agents”가 다시 생각났다. 지금 이야기하는 에이전틱 AI는 책에서 설명한 지능형 에이전트와 어떤 관계가 있을까. 그 내용을 확인해보고 싶어 이 글을 쓰게 되었다.석사과정에서는 이 책의 원서 2판으로 공부했다. 이후 개정된 4판의 한국어 번역서가 출간되었고, 이 글을 준비하면서는 원서 3판도 함께 참고했다. 글의 출발점은 당시 읽었던 2판이지만, 본문에 실은 인용문과 그림 번호, 쪽수는 원서 3판을 기준으로 했다. 주요 개념의 한국어..
9월 25일, 용산아이파크몰 IMAX관에서 크리스토퍼 놀란 감독의 〈오디세이〉를 봤다. 오랜만에 아이맥스 영화를 보는 거라 자리에 앉자마자 화면부터 올려다봤다. 첫 생각은 딱 하나였다. “아이맥스 스크린이 원래 이렇게 컸나?”사진으로 찍으면 그 크기가 잘 전해지지 않는다. 실제로는 스크린이 벽 한쪽에 걸려 있는 느낌보다 시야 앞쪽을 통째로 차지하는 느낌에 가까웠다. 광고가 나오는 동안부터 용산까지 온 보람이 있었다.상영 전 용산아이파크몰 IMAX관. 사진보다 실제로 앉아 보면 훨씬 크게 느껴진다.예매가 어려워도 용산을 고른 이유아이맥스라는 이름이 붙었다고 상영관의 스크린 크기와 비율이 모두 같지는 않다. 용산아이파크몰 IMAX관은 국내에서 1.43:1로 확장된 아이맥스 화면을 경험할 수 있는 대표적인 상..
Datadog 데이터를 AI로 분석하려고 보면 크게 두 가지 접근이 보인다. Datadog 안에서 바로 사용하는 Bits AI가 있고, Codex·Claude Code·Cursor 같은 외부 AI에 Datadog 데이터를 연결하는 Datadog MCP Server가 있다.둘 다 자연어로 Datadog 데이터를 다룰 수 있지만 구조는 꽤 다르다. Bits AI는 Datadog이 AI 기능과 조사 흐름까지 제품으로 제공하고, Datadog MCP Server는 외부 AI가 Datadog의 데이터와 기능을 사용할 수 있도록 연결한다.비용이 발생하는 위치도 다르다. Bits AI는 AI Credits라는 명확한 과금 단위가 있지만, MCP는 외부 AI 모델 비용과 Datadog 사용량, 그리고 직접 agent를..
Datadog Bits AI는 이제 “있으면 좋은 AI 챗봇” 정도로 보기 어렵다. Chat으로 탐색하고, Investigation으로 알림을 조사하고, Code로 수정 후보를 만들고, Agent Builder로 운영 작업까지 자동화할 수 있다.기능이 늘어난 만큼 비용 구조도 같이 볼 필요가 있다. 이 기능들은 각각 따로 과금되는 게 아니라 AI Credits라는 공통 단위로 사용량이 계산된다.이번 글에서는 Datadog 공식 문서를 기준으로 Bits AI의 AI Credits 구조와 실제 운영에서 비용을 어떻게 관측하고 관리할 수 있는지 정리해봤다.1. Bits AI는 무엇을 하는 기능인가Datadog은 Bits AI를 개발·보안·운영 워크플로를 자동화하는 agentic teammate로 설명한다.실제..
이 글은 Why Tokens Aren’t the AI Bill: Introducing Total Cost of AI (TCA) 영상을 기반으로 작성한 내용입니다.많은 기업과 개발팀이 AI 도입 시 OpenAI, Anthropic 등의 API 토큰 사용료만 AI 비용의 전부로 착각합니다. 하지만 실제 엔터프라이즈 데이터 감사 결과, 토큰 비용은 전체 AI 지출의 25%(약 1/10 ~ 1/4) 수준에 불과합니다.Linux Foundation 산하 Tokenomics Foundation의 실행 이사 J.R. Stormant는 최신 토크노믹스 브리핑에서 TCA(Total Cost of AI, 총 AI 비용)라는 개념을 공식 제안했습니다.1. AI 비용 측정의 새로운 기준: TCA (Total Cost of A..
![[Datadog] Prometheus Cardinality가 비용이 되는 순간](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FyaLsP%2FdJMcah56ffy%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAK7Ddt4Qwz7bzKGvi8iGE0CK98CSfYNwygNkepJHqptu%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1793458799%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DDy4RRsV%252FcI9j%252Fwt%252BnqLk5VIyaIs%253D)
1편 [Prometheus] 왜 다들 프로메테우스를 사용할까2편 [Prometheus] Label 하나가 시스템을 느리게 만든다 - 1. Metric, Label, TimeSeries3편 [Prometheus] Label 하나가 시스템을 느리게 만든다 - 2. Cardinality앞선 글에서는 Prometheus의 Metric, Label, TimeSeries, Cardinality를 살펴봤다.이제 한 가지 질문이 남는다.Prometheus Cardinality가 Datadog에서는 왜 비용이 되는 걸까?Datadog Custom Metrics 비용이 예상보다 크게 나오는 경우가 있다.이때 원인을 Datadog에서만 찾으면 조금 늦다.대부분의 시작점은 Prometheus Metric 설계에 있다.Da..
TVING에서 클라우드 엔지니어, SRE, FinOps 엔지니어로 일하고 있다. 올해 Datadog에서 진행하는 Datadog Champion 프로그램의 첫 기수, 2026 코호트의 한 명으로 선정되었다.링크드인에는 진작에 올렸지만,이 글에서는 Datadog Champion이 어떤 프로그램인지, 어떤 계기로 선정되었는지, 그리고 앞으로 무엇을 하고 싶은지를 정리한다.Datadog Champion이란Datadog은 클라우드 환경의 모니터링과 보안을 제공하는 글로벌 기업으로, 매년 사용자들이 모이는 컨퍼런스 ’DASH’를 개최한다.Datadog에는 2023년부터 ’Datadog Ambassador’라는 제도가 있었다. 블로그 글, 컨퍼런스 발표, 오픈소스 기여, 사용자 그룹 운영 등을 통해 Datadog의 ..
나는 기독교인이다. 교회에서 집사 직분도 받았다.그러면서 컴퓨터공학을 전공했고, 15년 넘게 IT 엔지니어로 일하고 있다.굳이 이 이야기를 먼저 하는 이유는 《무신론자를 위한 종교》를 읽으면서 이 두 가지가 계속 부딪혔기 때문이다.하나는 신앙을 가진 사람으로서의 생각이고, 다른 하나는 오랫동안 시스템을 만들고 운영해온 사람으로서의 생각이다.사실 제목부터 좀 이상하다.무신론자를 위한 '종교'라니. 알랭 드 보통은 무신론자인데 종교를 없애자고 하지 않는다. 오히려 신을 믿지 않더라도 종교가 오랫동안 해온 일 중에 가져올 만한 것들이 꽤 많다고 이야기한다.처음에는 조금 불편하기도 했다.나는 기독교인이니까.예배나 기도, 교회 공동체를 인간의 필요에 의해 만들어진 기능처럼 바라보는 것 자체가 내 신앙의 관점과는 ..
Docker 이미지 크기는 Kubernetes Pod 시작 속도에 얼마나 영향을 줄까? 동일한 Go 앱을 Alpine, Debian Slim, Distroless로 빌드해 cold와 warm 시작 시간을 총 60회 측정했다.Docker 이미지는 작을수록 좋다는 말을 자주 듣는다. 전송할 데이터와 저장 공간이 줄고, Kubernetes가 이미지를 내려받는 시간도 짧아지기 때문이다. 그렇다면 이미지가 10배 작아지면 Pod도 10배 빨리 준비될까?테스트에는 동일한 Go HTTP 서버와 바이너리를 사용했다. 런타임 이미지만 Alpine 3.24, Debian 13 trixie-slim, Distroless static-debian13으로 변경해 비교했다.먼저 결론부터 정리하면 다음과 같다.이 실험에서 이미지 ..
석사과정에서 읽었던 스튜어트 러셀과 피터 노빅의 『인공지능: 현대적 접근방식』에는 에이전트를 한 장에 걸쳐 설명하는 부분이 있다. 당시에는 인공지능의 기본 구조를 정리한 이론으로 읽었다. 최근 에이전틱 AI라는 용어를 자주 접하면서 이 책의 2장, “Intelligent Agents”가 다시 생각났다. 지금 이야기하는 에이전틱 AI는 책에서 설명한 지능형 에이전트와 어떤 관계가 있을까. 그 내용을 확인해보고 싶어 이 글을 쓰게 되었다.석사과정에서는 이 책의 원서 2판으로 공부했다. 이후 개정된 4판의 한국어 번역서가 출간되었고, 이 글을 준비하면서는 원서 3판도 함께 참고했다. 글의 출발점은 당시 읽었던 2판이지만, 본문에 실은 인용문과 그림 번호, 쪽수는 원서 3판을 기준으로 했다. 주요 개념의 한국어..
9월 25일, 용산아이파크몰 IMAX관에서 크리스토퍼 놀란 감독의 〈오디세이〉를 봤다. 오랜만에 아이맥스 영화를 보는 거라 자리에 앉자마자 화면부터 올려다봤다. 첫 생각은 딱 하나였다. “아이맥스 스크린이 원래 이렇게 컸나?”사진으로 찍으면 그 크기가 잘 전해지지 않는다. 실제로는 스크린이 벽 한쪽에 걸려 있는 느낌보다 시야 앞쪽을 통째로 차지하는 느낌에 가까웠다. 광고가 나오는 동안부터 용산까지 온 보람이 있었다.상영 전 용산아이파크몰 IMAX관. 사진보다 실제로 앉아 보면 훨씬 크게 느껴진다.예매가 어려워도 용산을 고른 이유아이맥스라는 이름이 붙었다고 상영관의 스크린 크기와 비율이 모두 같지는 않다. 용산아이파크몰 IMAX관은 국내에서 1.43:1로 확장된 아이맥스 화면을 경험할 수 있는 대표적인 상..
Datadog 데이터를 AI로 분석하려고 보면 크게 두 가지 접근이 보인다. Datadog 안에서 바로 사용하는 Bits AI가 있고, Codex·Claude Code·Cursor 같은 외부 AI에 Datadog 데이터를 연결하는 Datadog MCP Server가 있다.둘 다 자연어로 Datadog 데이터를 다룰 수 있지만 구조는 꽤 다르다. Bits AI는 Datadog이 AI 기능과 조사 흐름까지 제품으로 제공하고, Datadog MCP Server는 외부 AI가 Datadog의 데이터와 기능을 사용할 수 있도록 연결한다.비용이 발생하는 위치도 다르다. Bits AI는 AI Credits라는 명확한 과금 단위가 있지만, MCP는 외부 AI 모델 비용과 Datadog 사용량, 그리고 직접 agent를..
Datadog Bits AI는 이제 “있으면 좋은 AI 챗봇” 정도로 보기 어렵다. Chat으로 탐색하고, Investigation으로 알림을 조사하고, Code로 수정 후보를 만들고, Agent Builder로 운영 작업까지 자동화할 수 있다.기능이 늘어난 만큼 비용 구조도 같이 볼 필요가 있다. 이 기능들은 각각 따로 과금되는 게 아니라 AI Credits라는 공통 단위로 사용량이 계산된다.이번 글에서는 Datadog 공식 문서를 기준으로 Bits AI의 AI Credits 구조와 실제 운영에서 비용을 어떻게 관측하고 관리할 수 있는지 정리해봤다.1. Bits AI는 무엇을 하는 기능인가Datadog은 Bits AI를 개발·보안·운영 워크플로를 자동화하는 agentic teammate로 설명한다.실제..
이 글은 Why Tokens Aren’t the AI Bill: Introducing Total Cost of AI (TCA) 영상을 기반으로 작성한 내용입니다.많은 기업과 개발팀이 AI 도입 시 OpenAI, Anthropic 등의 API 토큰 사용료만 AI 비용의 전부로 착각합니다. 하지만 실제 엔터프라이즈 데이터 감사 결과, 토큰 비용은 전체 AI 지출의 25%(약 1/10 ~ 1/4) 수준에 불과합니다.Linux Foundation 산하 Tokenomics Foundation의 실행 이사 J.R. Stormant는 최신 토크노믹스 브리핑에서 TCA(Total Cost of AI, 총 AI 비용)라는 개념을 공식 제안했습니다.1. AI 비용 측정의 새로운 기준: TCA (Total Cost of A..
1편 [Prometheus] 왜 다들 프로메테우스를 사용할까2편 [Prometheus] Label 하나가 시스템을 느리게 만든다 - 1. Metric, Label, TimeSeries3편 [Prometheus] Label 하나가 시스템을 느리게 만든다 - 2. Cardinality앞선 글에서는 Prometheus의 Metric, Label, TimeSeries, Cardinality를 살펴봤다.이제 한 가지 질문이 남는다.Prometheus Cardinality가 Datadog에서는 왜 비용이 되는 걸까?Datadog Custom Metrics 비용이 예상보다 크게 나오는 경우가 있다.이때 원인을 Datadog에서만 찾으면 조금 늦다.대부분의 시작점은 Prometheus Metric 설계에 있다.Da..
